Make OpenAI Citation for File Retrieval RAG

工作流名称

Make OpenAI Citation for File Retrieval RAG

主要功能和亮点

该工作流通过集成OpenAI助手和向量存储，实现基于文件检索的智能问答，自动为检索到的内容添加引用和来源标注。支持将输出结果格式化为Markdown或HTML，方便用户生成带有动态引用编号（如Citation 1, 2, 3）的专业文档内容，提升信息的可信度和可追溯性。

解决的核心问题

• 解决OpenAI助手在生成答案时出现奇怪字符和缺失引用的问题；
• 实现对向量存储文件的精准检索，并自动附加正确的文献引用；
• 统一处理多个消息线程中的引用，避免遗漏和混乱；
• 提供灵活的输出格式，满足不同场景的展示需求。

应用场景

• 需要基于大量文件资料进行智能问答和内容生成的科研、教育、法律及信息服务领域；
• 内容创作者和技术团队需要自动化生成带有规范引用的报告、文档或网页内容；
• 任何希望提升AI助手回答准确性和可信度的企业和个人。

主要流程步骤

1. 触发与对话启动：通过在n8n平台内置的聊天触发器启动对话交互。
2. 调用OpenAI助手：使用内置的OpenAI助手及其向量存储进行文件检索问答。
3. 获取完整消息线程内容：通过HTTP请求获取OpenAI消息线程中的所有内容，保证引用完整。
4. 拆分消息与引用：分别拆分消息内容和对应的引用注释。
5. 文件名检索：根据文件ID通过OpenAI API获取对应文件名。
6. 整理与聚合数据：将拆分的引用和文本进行聚合，统一管理。
7. 格式化输出：使用自定义代码块将引用内容替换成含文件名的格式，并可选地将Markdown转换为HTML。
8. 缓存与记忆管理：通过窗口缓冲记忆节点保持对话上下文。

涉及的系统或服务

• OpenAI API：提供智能问答和文件检索能力。
• n8n平台：作为自动化工作流执行环境，调度各节点执行。
• HTTP请求节点：调用OpenAI的文件和消息线程API接口。
• Markdown/HTML格式化：支持动态输出格式转换。

适用人群或使用价值

• 研究人员和学术工作者，提升文献引用自动化程度；
• 内容编辑和技术写作团队，提高文档生成效率及准确性；
• 企业知识管理者，通过自动引用提升内部知识库质量；
• AI产品开发者，增强智能助手的专业性和用户信任度。

此工作流由Davi Saranszky Mesquita设计，具备高度可定制性，用户可根据需求调整输出格式，灵活应用于各种文件检索与引用场景。